2026年人工智能数据：网络数据基础设施的崛起

数据，人工智能2026Web数据基础设施的崛起 执行摘要 机构在开发人工智能系统时，正处在高速、高风险的环境中。环境，实时访问公共网络数据已从优势转变为必需品。对建立人工智能系统的公司中500名人工智能实践者的调查是由Vanson Bourne于2026年2月进行，重点关注当前人工智能应用。工具，以及不久的将来。 目录 3 表示实时数据对于他们的AI来说是必要的，并且数据消耗持续增加。今年调查发现实时数据使用平均增长了132%。人工智能数据消费的增长与必要的基石性网络数据需求相一致。 机器人学 基础设施层为所有人工智能提供动力。旧网络必须与新网络、代理连接。必须能够进行互动并检索信息，最新数据必须能够访问预测模型或基础模型，可用于训练机器人。每个数据点检索依赖于网络数据基础设施。关键网络数据层越来越难以访问，这对人工智能产生了实质性的限制。 规章 定位 小说 举措。在当前挑战以及预计限制将进一步恶化的情况下。明年，一个可靠的数据合作伙伴是成功的关键竞争优势。 代理部署正面临人工智能数据基础设施问题从开发转向生产需要更可靠、更快的交付数据。 最大挑战在于扩展人工智能系统 97%os oOf fgdzfedsgnoUnaofoCsmbdgfedsgosfoAIoA agenoT tanoesoCsggaceoesoehaoRafl-edmaoWab 人工智能部署依赖于实时访问网络数据大多数受访者已经以多种方式将人工智能应用于不同的功能，并且通常他们相互支持。 代理商可能会用于检索为基金会或预测模型服务的信息，该信息服务于五个关键用途之一。案件依赖于对公共网络实时访问的案例。 顶级用途案例按功能分类 客户洞察/趋势分析 代理人依赖实时网络支持所有业务领域的联系 60%的AI宠物智能设备无法在户外使用，因为它们可能受到环境噪音的干扰。I am sorry, the English text you have provided is not clear or grammatically correct, and appears to be a sequence of letters and potential tyclaaecned nl nhe oetp-nsee oeb lo t nlntp l 5 buesaeee uacnslae. 建设面向未来的网络：关键基础设施需求 有三个不可协商的AI网络基础设施支柱，对于支持未来网络是必要的。AI领导者认识到实时数据访问和检索最为重要，其重要性超过基础设施以管理规模、延迟和可靠性。治理与合规。 新兴双层互联网基础设施能够可靠且合规地在开放网络中导航变得至关重要。 hřeštfecie oe Aroctie rebe tiretore Prediction网络正在从人类转变为代理，竞争正利用这一点提高效率。 以下是AI领导者看到这一变化发生的速度。 网络访问对于代理操作至关重要每个组织都认识到多个因素推动了对实时数据的必要性。 Top 6 reasons businesses need real-time web access 56%增强信任在人工智能输出中 54%竞争压力应对实时市场变化 5§%不断增长的客户 49%信息变化太快迅速为静态训练数据 4b%减少对...的依赖频繁的再培训周期 39%对最新信号的需求 数据量增长速度超过了内部基础设施的成熟度。 在过去12个月内，组织平均使用的数据量比前12个月增加了132%。 百分比，受访者面临这些挑战在寻找清理和加工用于AI的公共网络数据 仅仅依赖训练数据不再是操作人工智能的选择。受访者几乎一致（98-99%）认为所有以下内容是关于现实时间和雷达数据对模型的重要或关键点。 另外，82%的受访者表示，依赖于陈旧的数据使得他们难以保持准确性。 接入与集成是瓶颈挑战在于在人工智能中启用实时推理 顶级人工智能领导者面临的最大挑战 数据质量和验证 机器人+基础模型重合交叉参考洞察 对“功能型人工智能”的兴趣 训练数据也显示： 多重制造参考至感知+生产环境中的人为操控模型 85% 以基础模型为中心的堆栈，其中包含新鲜的外部数据以及强管道成为倍增器。 机器人训练数据：量与模态转变 感知与操控培训需求 人工智能在机器人领域的挑战格局机器人团队正在与数据获取和实时智能工作流程不同，进行着协调和整合的斗争。 45%控制代理商收集避免意外 费用 信誉法律不确定性 法规与封锁摩擦 合规悖论人工智能需要更多的网络数据，而监管和封锁却在增加。这给创新带来了巨大的摩擦。 随着AI领导者平衡自身需求、克服挑战以及做出道德决策。 范围限制 哪个限制产生了最大的摩擦？ 90%同意限制是创新限制 更多挑战在前方压倒性多数（88%）的受访者同意，获取公共网络数据的渠道正变得越来越 通过把关措施的限制。以下是他们对近未来将发生何事的预测。 道德与合规不可协商。他们还面临着在他们的网络数据基础设施和收集过程中遇到的额外挑战。 最重要的，是道德合规的接入。 道德与合规是不可协商的。他们还面临着在他们的网络数据基础设施和收集过程中遇到的额外挑战。 主要数据获取的伦理风险 网络数据基础设施提供商是战略合作伙伴在一个地区规则各异的景观中，AI从业者依赖专门的网页数据基础设施。 服务提供商为他们收集数据，以确保其合规并保持与网站更改的一致性。 原因使用第三方 在人工智能系统的架构上有一个根本性的转变。建设和运营。现在97%的组织都已连接。他们的AI直接连接到实时网络数据源，这代表着指数级增长的基础数据基础设施层级。静态训练数据集的时代已经结束。 物理自动化，共同分母是访问可靠的实时公共网络数据。组织正在扩大规模。尽管存在摩擦，因为他们别无选择，大多数都依赖专注于提供专业网页数据基础设施服务的企业，以管理这些复杂性在这个领域，赢家将是那些提供速度的人。 可靠性、合规性，这三者兼备。这便是它所在的价值所在。定义了人工智能的永久基础设施层。或兰钦纳，Bright Data 首席执行官 www.brightdata.combrightdata.com